​​中国已推出多款对标英伟达H100的AI芯片，其中华为昇腾910系列通过能效优化和场景适配实现局部超越，但整体性能与生态仍存差距。​​昇腾910C通过双芯封装和3D堆叠技术，FP16算力接近H100的60%，并在能效比（5.2 TFLOPS/W）和国产化替代优势上表现突出，而壁仞科技BR100的峰值算力也达PFLOPS级别。英伟达H100在显存带宽（3TB/s）、CUDA生态和制程工艺上仍占据领先地位。

中国芯片的突围路径主要体现在三方面：一是​​差异化技术路线​​，如昇腾910B采用达芬奇3.0架构，在自动驾驶仿真、医疗影像等场景能效比超A100 20%；二是​​政策驱动下的国产替代​​，昇腾系列已应用于政务云、超算中心，单位算力成本低至0.8元/TFLOPS；三是​​垂直领域深耕​​，华为联合企业优化算法，在车道检测等任务中实现功耗降低80%。不过，H100的通用计算优势（如千卡集群效率90%）和4nm工艺仍是短期难以跨越的门槛。

未来竞争的关键在于生态构建与前沿技术突破。华为CANN框架已适配5000个模型，但开发者工具链成熟度仅为CUDA的60%，而光互联、存算一体等创新技术或成国产芯片弯道超车的机会点。用户需根据场景需求权衡：​​大规模训练首选H100，高能效与国产化需求可考虑昇腾910C​​。这场算力竞赛的本质是技术自主权与生态话语权的双重博弈。